北大王立威：理论视角看大模型，为什么AI既聪明又愚蠢 | 智者访谈

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原标题：北大王立威：理论视角看大模型，为什么AI既聪明又愚蠢 | 智者访谈
关键字：模型,机器,问题,数据,数学
文章来源：机器之心
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内容摘要：

人工智能的卓越发展
源于对技术与产业本质的洞察
机器之心全新视频栏目「智者访谈」
邀请领域专家，洞悉 AI 核心技术与行业趋势
为从业者量身打造
深化行业认知，激发创新思考
与智者同行，共创AI 未来以英伟达为代表，近期美股科技巨头市值蒸发超过万亿，引发了市场对 AI 泡沫破裂的担忧，特别引发焦虑的是大模型领域，甚至有人将其与互联网泡沫相提并论。
我们惊叹于当前 AI 的成果，但若深究其过程则往往感到失落。在生成式 AI 盛行的当下，这种矛盾心理尤为突出。
大语言模型（LLM）的通用能力是一个意外的收获，为了改进机器翻译序列处理而提出的 Transformer，性能是如此强大，已经成为语音、文本、图像领域事实上的基础架构，并且展现出一统模态的巨大潜力。从 GPT-3 到 GPT-3.5（即 ChatGPT），模型能力似乎有了质的飞跃，但二者在训练方式上并没有本质区别，这是否意味着更多的数据、更大的模型是通往智能的正确路径，更好地「预测下一个词」最终能让我们创造出会思考的机器？
今天，大模型已经开始走向产品阶段，人工智能正渗透到千行百业，我们在享受智能化所带来的便利的同时，也面临一系列现

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